2000—2010年成都市土地利用空间格局变化分析

土地利用变化是全球环境变化的主要诱因之一,一直是国内外学者研究的热点.利用遥感和GIS技术,结合数理统计方法,以成都市为研究区,对2000年、2005年和2010年3期TM遥感影像采用面向对象分类方法进行土地利用分类,利用土地利用变化率、转移矩阵、重心等方法分析了成都市土地利用的结构和数量变化,以及空间格局变化特征,并对其驱动力进行分析.结果表明:1)成都市土地利用呈现明显的耕地面积减少、建设用地增加的势态,10年来耕地面积减少83 346.9 hm2;建设用地增加90 854.77 hm2;2)2000—2010年最主要的土地利用转移类型为耕地向建设用地转移,主要分布在成都市主城区与近郊区的交界处,以及各区县县城附近;3)2000—2010年间,各土地利用类型的重心发生了明显的偏移,其中偏移最明显的是建设用地;4)影响成都市土地利用变化的主要驱动力是人口因素和社会经济因素.     

城市建设用地扩展研究——以重庆市渝北区为例

利用1996—2004年的统计和普查资料、土地利用调查数据，对重庆市渝北区8年的建设用地动态变化，扩展成因和建设用地扩展存在的问题进行了分析．结果表明：重庆市渝北区建设用地扩展与经济发展水平（GDP）、固定资产投资、人口和城镇化等密切相关；渝北区建设用地规模扩展，存在着局部浪费、粗放利用的问题以及建设用地无限制外延扩展占用了大量的耕地等问题；节约和集约利用土地是缓解土地供需矛盾，保障新时期社会经济持续稳定发展的必然选择．     

“一带一路”背景下的新疆和田地区土地利用时空变化及驱动力分析

利用和田地区2000、2005、2010与2015年土地利用/覆被变化(LUCC)数据及相关资料,通过采用土地利用动态度模型及土地利用转移矩阵等方法,对和田地区近15年的土地利用变化情况进行分析。研究表明:(1)2000-2015年和田地区耕地和建设用地呈现明显增加的趋势,其面积分别增加了985 km2和21 km2,其余各类用地面积都出现不同程度的减少,减少最大的为草地,减少面积为555 km2。土地利用动态度分析得出,2000-2015年间耕地和建设用地单一动态度较大,其余各类单一动态度则较小,综合土地利用动态度相对变化不大;(2)和田地区2000-2005年和2010-2015年各县市土地利用相对变化率较大,主要集中在耕地、草地、建设用地和未利用地,2005-2010年除个别县市外,土地利用相对变化率相对不变;(3)土地利用类型转移主要集中在2000-2005年及2010-2015年两个时间段,其转移地类主要表现在草地—耕地、未利用地—耕地与耕地—建设用地方面;土地利用转移空间变化主要沿河流纵向及人类聚居的绿洲和城市周边分布;(4)和田地区各县市近15年的土地利用变化存在着较大且较明显的区域差异性。     

曲靖市2006—2015年土地利用/土地覆被变化研究

基于中国西南部中小城市曲靖市2006、2011、2015年TM影像图,依托ArcGIS10.2和ENVI5.1,采用最大似然法,结合转移矩阵和各时段单一用地类型对比图,定性定量地研究评价土地利用变化情况及驱动力,从土地利用现状、土地利用转移情况以及土地利用变化驱动力3个方面研究曲靖市土地利用/土地覆被变化（LUCC）;研究结果表明：在研究年限内曲靖市土地利用情况总体科学合理,其中耕地、灌草主要受限于气候和政策原因变化较为剧烈,在2006—2011年和2011—2015年时段均接近其总量的50%;建设用地以城市中心向四周扩张,在两个时段向其他用地转移维持在20%左右,主要集中于麒沾马一带人口密集区;研究可对曲靖市该时段的发展情况评价提供依据,对曲靖市土地利用和发展规划有一定的指导作用。     

长江三角洲土地利用变化及驱动力分析

利用1985，1995和2000年Landsat TM数据和相关统计资料，分析了长江三角洲近15年来土地刊用变化及驱动因子。结果表明：(1)近15年来长江三角洲主要土地利用类型的变化表现为耕地数量持续减少．建设用地和池塘快速增加，林地呈先增加后减少的波动趋势；(2)土地利用变化的区域差异明显．就耕地的变化而言，土地利用动态度最大相差30倍以上；(3)建设用地重心的转移幅度明显大于耕地重心的转移辐度；(4)土地利用变化与社会经济驱动因子之间的关系可以用3对典型相关变量表示，耕地、建设用地、林地和草地变化分别对应于不同的社会经济驱动因子。     

安徽省土地利用/覆被时空变化及其驱动因素分析

【目的】研究安徽省土地利用/覆被变化(LUCC)及其驱动因素,为安徽省国土资源利用与管理提供理论参考。【方法】基于安徽省1995—2020年6期30 m分辨率的Landsat系列遥感影像土地利用/覆被分类数据,利用土地利用/覆被类型结构与空间分布、转移矩阵、动态变化及土地利用程度综合指数和其聚类,分析安徽省土地利用/覆被类型时空变化特征;选取13个影响LUCC的驱动因子,采用主成分分析法(PCA)进行定量分析。【结果】1995—2020年安徽省土地利用/覆被类型面积耕地排首位,其次是林地、建设用地;25年间耕地、林地、草地分别减少了3 826.6、164.7和78.5 km²,建设用地、水域、未利用地分别增加了3 895.9、160.9、16.2 km²,耕地与建设用地相互转移面积最大。2005—2015年耕地、林地、草地减少与建设用地增加的趋势最明显,2015—2020年建设用地转移为耕地的面积大增。从土地利用程度综合指数变化率可知,25年间经济发展较快的合肥市土地利用综合指数变化率(2.18%)、芜湖市(1.60%)及矿业城市铜陵市(3....     

基于RS的闽西山区土地利用/覆盖变化监测及驱动力研究

在研究区以遥感图像为数据源,建立土地利用变化转移矩阵,并用驱动力空间分类的方法,分析驱动力因素.结果表明研究区土地利用变化呈林地、水域和建设用地增加的趋势,耕地呈明显的下降趋势;其主要驱动力为人口增长、城市化建设、区位条件、交通条件及农业产业结构调整等.     

济南南部山区土地利用的时空变化分析

土地覆盖/利用作为地表的主要景观标志,其变化对人类的生产生活有着重要的影响,因此,研究地表覆盖的变化有着重要的意义.近年来,随着遥感技术和地理信息系统的发展,为研究土地覆盖/利用的变化提供了更好的方法和手段.本文选用济南市1995年TM和2003年ETM+两期遥感影像,利用ERDAS软件中图像处理模块及计算机解译模块,分别提取两期影像中的建筑用地、耕地、林地及未利用地;然后使用ERDAS建模模块统计出济南南部山区土地利用面积变化表及转移矩阵表,并得出地学信息图谱.根据地学信息图谱和转移矩阵来监测分析济南南部山区的土地利用时空变化,明确了其变化的主要类型和转移方向,即在1995~2003年间,济南南部山区的土地利用变化主要表现为耕地的不断减少、建筑用地持续增长,其主要流向是从耕地流向建筑用地.     

县域范围土地利用变化及空间分布分析——以江西省安福县为例

以江西省安福县为例,以4年来土地利用变更图件为基础,通过土地利用动态度、土地利用转移矩阵等方法,研究四年来县域范围内各地类变化幅度和趋势,以及各地类之间的转移变化情况和分布规律.发现县级尺度下耕地与建设用地的变化依然是土地利用变化的重点内容,同时揭示县域范围内土地利用变化的空间分布规律:建设用地主要以城镇建成区为主向外辐射,耕地的变化主要通过开发远离城镇的未利用地取得,它类用地变化在县域范围分散均匀.本文为探究县级尺度下土地利用的问题提供了依据.     

干旱区叶城县土地利用/覆盖时空变化分析

土地利用/覆盖变化研究是当今全球变化研究的热点之一。文章从干旱区叶城县2000、2005、2010、2015年4个时期的Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像数据中提取2000—2015年的叶城县土地利用变化信息,借助RS与GIS,采用土地利用动态变化、转移矩阵以及景观格局指数等方法得出研究区的土地利用变化及驱动力因素,探讨其变化规律。结果表明:(1)2000—2015年,研究区域的总面积为13032.88 km~2,土地利用/土地覆盖特征主要表现为交通用地、建设用地与绿地的面积一直保持增长趋势,而水域和未利用地的面积呈缩小趋势。(2)利用转移矩阵可知该区域城市建设用地面积主要来自于绿地和未利用地。(3)从破碎度来讲,未利用地、水域和绿地相较于交通用地和建设用地的程度要低,斑块密度减少,伴随景观异质性也降低。在人为因素和自然因素的作用下形成该区域15年的建设用地面积增加,水域面积减少。     

浙江省耕地资源时空变化的驱动力分析及对策研究

根据1993-2002年浙江省有关部门的统计资料,对耕地的动态变化进行了时间和空间上的分析.结果表明:近10年来,由于经济发展的阶段不同,浙江省各地区表现出不同的耕地流失特征.利用主成分分析法,得出浙江省耕地减少的三大驱动因素:社会经济和人口增长、自然灾害以及农业科技进步.并针对耕地变化的不同驱动力提出具体的对策措施.     

闽台土地利用时空格局对比研究

以闽台为研究对象，对两地土地利用时空格局进行对比研究，结果表明：从空间格局上看，闽台土地利用类型齐全，闽台两地皆以林地为主，耕地次之，各地类面积和区域差异较大.福建的林地、未利用土地面积比重高于台湾，耕地、建设用地相反.福建林地比重由西向东，由北往南逐渐减少，台湾反之，福建耕地及建设用地比重由西向东、由北往南逐渐增加，而台湾则由东向西，由南北往中部依次上升;从时间变化上看，闽台耕地均以递减为主，闽台建设用地均以递增为主.     

基于SPSS的莆田市土地利用变化及其驱动力分析

以福建省莆田市1995～2005年末土地利用以及相关社会经济因素的统计数据为依据,分析该区土地利用变化的幅度、速度以及土地利用程度的变化．同时利用spss软件的相关分析、主成分分析等功能,分析该区土地利用变化的驱动力     

1980~2020年安徽省土地利用时空演化特征

为分析安徽省土地利用时空演化特征,以1980、1995、2000、2005、2010、2015、2020年土地利用现状图为基础,利用Sankey图、土地利用动态度等方法分析了安徽省近40年土地利用演变特征;结合Getis-Ord General G聚类方法和多距离空间聚类（Ripleys K函数）方法对安徽省土地利用变化累积量进行了时空模式分析;并基于地理探测器模型分析了多种驱动因子对土地利用变化的单一与交互解释程度。结果表明：（1）1980~2020年安徽省建设用地、草地、水域面积分别增加35.04%、2.44%和0.75%,耕地、林地分别减少4.63%和0.98%;安徽省综合土地利用动态度逐渐增加,建设用地和耕地变化较快,单一动态度最高分别达到3.15%和-0.39%;林地、草地、水域变化较为稳定;（2）1980~2020年安徽省土地利用的剧烈变化具有显著的聚集性,通过K-means聚类可将不同程度的变化较好地分类;土地利用剧烈变化区域聚集特征受观测尺度变化的影响小于平缓变化区域;（3）地理探测结果表明：与人类活动强度密切联系的社会因子（夜间灯光数据、GDP、人口、到城市和主要道路距离等）和地形因子（高程、坡度）以及各因子间交互作用是土地利用变化的重要推动力。     

盆周山区土地利用变化及其驱动因素分析--以四川省雅安市为例

以四川省雅安市为例，在对研究区土地利用的数量、程度变化分析的基础上，构建了该区域土地利用变化驱动因素的指标体系，在指标体系中引入退耕还林政策实施强度值指标．通过运用主因子分析的方法对各指标进行定量分析，建立了区域土地利用变化的驱动机制模型．研究结果表明：经济因素中的财政收入、固定资产投资、城市化发展、退耕还林政策是影响雅安市耕地利用发生变化的主导驱动因素；退耕还林政策和粮食产量是林地面积变化的驱动因素；固定资产投资是未利用土地面积变化的驱动因素．最后，总结了研究区土地利用变化特点及其影响因子，并从调整固定资产投资方向、科学地进行退耕还林工程、合理地调整农业内部土地利用结构以及推进农地流转与集中等方面，就区域土地可持续利用管理，尤其是如何有效协调土地利用变化的生态经济关系，提出了若干政策建议．     

村镇尺度土地利用变化特征及人文驱动力分析

城乡过渡带是城市化进程的产物,深入研究城乡过渡带土地利用变化规律和驱动机制,对于区域可持续发展具有重要意义.本文以北京市典型城乡过渡带马坡-牛栏山镇为研究对象,采用土地转移矩阵和Logistic耦合模型深入分析当地土地利用变化特征及人文驱动机制.研究结果表明:2001—2015年期间,马坡-牛栏山镇基质景观类型由耕地转为建设用地,耕地、水域、未利用地面积不断减少,建设用地、林地面积持续增加,园地较为稳定;在村镇尺度的研究中,土地利用变化受社会经济和区位因素共同作用而发生,区位因素对建设用地、园地、未利用地的变化具有主导作用,社会经济因素对耕地、林地、水域的变化具有主导作用.本文为探讨北京城乡过渡带土地利用变化特征、改善土地利用结构、实现城乡过渡带土地资源的可持续利用提供重要理论依据.     

特大城市副中心区域城市土地利用综合效益演化研究--以重庆市江北区为例

按照信息熵理论构建了城市土地利用综合效益的评价模型,并以重庆市江北区1996年至2002年的数据为基础求出各时段的城市土地利用协调度、制约度及提升强度,以此构建固定资产投资对城市土地利用综合效益演化提升绩效的评估模型,分析城市土地利用综合效益的变化规律及原因.     

泰安市城区土地集约度的动态评价

以中心城市建成区范围内的土地为研究对象,结合泰安市的实际情况,以土地投入、产出和生态环境三个方面为切入点,设计了3个项目层(目标层、准则层和因子层),选择了11个指标因子(地均固定资产投入、地均铺装道路面积、地均从业人员总数、地均财政收入、地均消费品成交总额、地均GDP、人均GDP、人均城市用地、人均住房、绿化覆盖率和人均公共绿地),构建了评价指标体系.并采用多因素综合评价模型,计算了泰安市1990,2000和2007年三个时期的土地集约利用综合分值.结果显示,泰安市建成区的土地集约利用在土地投入、产出和生态环境等方面都有一定程度的提高,其中,不同的指标因子对于土地集约程度提高的贡献有显著的不同:固定资产投入、地均财政收入、地均GDP、人均GDP、人均公共绿地等指标因子的显著变化,为提高土地集约利用程度起到了积极的作用.而地均铺装道路、地均从业人员数、绿化覆盖率等指标因子变化不明显,没有起到应有的作用.     

基于Logistic回归模型的陕西秦巴山区林地变化驱动力分析

【目的】探究陕西秦巴山区林地时空变化及其驱动因素,为林地保护和林地资源可持续利用提供依据。【方法】基于土地利用遥感监测数据,分析秦巴山区2000—2018年林地变化及其景观格局的时空特征;选择自然、社会经济和地理区位3类共12个影响因子,运用Logistic回归模型分别对秦巴山区林地增加和减少驱动因素进行分析。【结果】2000—2018年秦巴山区林地以净增加为主,林地净增加39951.72 hm²,增加主要来源于21.83万hm²耕地转为林地,占林地转入总面积的94%。自然和地理区位因素是陕西秦巴山区林地转化的最主要驱动因素。海拔、到城镇的距离、年均气温倾向率、土壤有机质含量、坡度≥25°、到农村居民点的距离等是林地增加的主要驱动因子。海拔、坡度≥15°~25°、到城镇的距离、到道路的距离等则是林地减少的主要驱动因子。【结论】退耕还林等生态修复工程的有效实施是秦巴山区林地增加的重要原因,而林地减少则是在社会经济快速发展背景下,自然和地理区位因素共同作用的结果。